全方位推进 高质量发展 四川石化布局谋篇“十四五”

2020年,受国际油价断崖式下跌影响,企业生存发展面临严峻挑战。面对诸多挑战,四川石化保持战略定力,主动担当作为,聚焦生产经营目标,压实重点工作任务,突出工作刚性执行,多角度深入开展提质增效专项行动,逆境奋起、质效齐升,夺取疫情防控和生产经营“双胜利”,企业建设取得卓越成果。     

通过加快数据读取速度应对大批量数据读入超时问题的研究

信息学奥赛旨在推动普及、开阔学生的视野、拓展学生的知识面、培养学生的计算思维.信息学奥赛题目中,经常会遇到一些大批量数据的读入问题,很多初学者使用scanf标准数据读入方法,发现数据还没有完全读入,就已经超出题目的运行时限,导致得分率很低.为此,需要探究解决读取数据时间过长的问题.     

动态限星算法对RTK定位的耗时改进

差分卫导实时动态定位(RTK)依靠 Kalman 滤波功能的实现，当滤波器阶数过高时，会带来计算量的激增，这就会影响定位的耗时。当运算平台能力有限却需要较低的计算时间耗时，动态限星算法能够有效地将 RTK 的计算耗时降低至合适的耗时需求。运动平台实测结果表明，动态限星算法优化后的 RTK 定位耗时较优化前减少了 50%。     

多式联运对航空客运量的影响分析

多式联运是一种新兴的运输方式,通过整合多种交通资源形成一套完善的体系来提高运输效率.航空客运量可以用来评估民航业的发展状况,根据分析出的影响客运量变化的因素,可以为民航系统的发展提供方向.本文利用多元回归分析法,根据现阶段多式联运发展程度较高的上海虹桥机场数据,分析铁路、轨道、公路和水运的客运量对航空客运量产生的影响.     

基于两步聚类和关联规则结合的推荐算法

在电子商务的浪潮中,互联网保险也蓬勃发展,传统的保险业务由线下转到线上。当互联网保险企业积累到一定量级的用户后,开始探索新的业务发展模式,如何有效挖掘已有的潜在会员,如何探索会员感兴趣的保险产品,如何为用户推荐个性化的个性化保险方案,是当前迫切需要解决的问题。基于此,本文探讨了基于两步聚类和关联规则结合的推荐算法,旨在提高关联规则的有效性,从而为互联网保险企业会员推荐最感兴趣的保险产品。     

电子文件完整性检测系统的设计与实现

对电子文件完整性检查的方法进行了研究.电子文件完整性检查主要是关注某个文件是否被更改.利用信息摘要函数强有力的加密机制,识别文件发生的微小变化,只要是入侵者成功的攻击导致文件任何改变,都能被电子文件完整性检测系统发现,从而保证了对电子文件的完整性检查.文章介绍了CRC32、MD5、SHA-1算法的C语言实现.     

重载校正视域下波束成形算法分析及实现

无线通信技术日新月异,而频谱资源相对有限,在面对持续增加的系统容量需求时形成不适应的局面,此背景下智能天线成为重要的突破口,其在提高频谱利用率以及扩容方面均具有显著的应用效果。智能天线深度整合阵列天线技术和阵列信号处理技术,波束控制能力更强,运行期间受外界干扰的概率较低,常见于通信、地质勘探等领域。波束是阵列处理的关键内容,现阶段已经成为彰显阵列信号处理的重要标志,其建立在各阵元加权的基础上,对其执行空域滤波操作,经过该处理机制后达到增强期望信号、提高稳定性的效果。文章则以宽带DDC信号波束成形技术为立足点,增添了重载校正模块,围绕其展开仿真和测试操作,实际结果表明该理论方法具有可行性,可作为同行的技术参考。     

具有良好时频性能的电力系统次同步振荡模态在线辨识算法

介绍了一种适用于电力系统次同步振荡在线监测的非平稳信号模态辨识算法,该算法综合了经典IIR窄带滤波器组算法及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)算法的优点,利用次同步振荡分析获得的预知频率信息,对可能导致模态混叠的相邻模态做数字滤波器(Infinite Impulse Response,IIR)预处理,再经EMD获得无混叠的固有模态分量IMF1.该算法具有理想的窄带选频特性,且能够快速反映次同步振荡及机组扭振发生最初的时域过程,计算量很小,可用于现场在线提取SSO模态特征,有利于更好地实现对次同步振荡的稳定性判别及闭环控制、机组扭振保护等.最后,利用PSCAD产生的仿真数据及某电厂发生次同步振荡的现场数据验证了该算法的有效性.     

基于图像分割技术的图像数字水印算法研究

针对数字图像水印技术,通过对闭运算得到的图像再进行开运算,使实验得到的图像区域较为完整,采用4×4的正方形结构元素,使得图像区域有更多的白色像素被置为黑色,对图像进行取反操作,能够对图像区域的非连通区域进行填充.希望能够利用精确的图像分割算法,实现对复杂版面的文档图像的有效切割,在一定程度上对图像数字水印的推广起到促进作用.     

基于双目标优化遗传算法和支持向量机的旋转机械退化状态识别

退化特征提取是机械健康状态监测的重要组成部分,伴随旋转机械长时间连续运转,退化特征出现性能波动甚至下降,给退化特征提取和选择造成了困难.首先利用一个特征映射算法库对振动信号提取特征,并基于Kolnogorov-Smirnov (KS)检验和Benjamini-Yekutieli过程对原始特征集进行过滤,然后利用双目标优化遗传算法(Bi-objective Optimization Genetic Algorithm,BOGA)结合支持向量机分类器(Support Vector Classifier,SVC),在有监督的环境下搜索出最佳特征子集,其中BOGA设置了SVC分类精确度和特征子集维数两个目标函数,前者进行最大化,后者进行最小化.通过在液压泵退化状态数据集上进行实验和在凯斯西楚大学轴承数据集与FRESH_PCAa、ReliefF、JMIM三种方法进行对比,验证了该方法在退化状态识别上的较好性能.